Reset-free Reinforcement Learning with World Models
作者: Zhao Yang, Thomas M. Moerland, Mike Preuss, Aske Plaat, Edward S. Hu
分类: cs.AI
发布日期: 2024-08-19 (更新: 2025-02-22)
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出MoReFree，一种基于世界模型的免重置强化学习方法，提升数据效率。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 强化学习 世界模型 免重置学习 模型预测控制 数据效率
📋 核心要点
- 传统强化学习依赖频繁的环境重置，耗费大量人力，限制了其自动化程度和应用范围。
- MoReFree通过世界模型预测环境状态，并优先探索与任务相关的状态，从而实现免重置学习。
- 实验表明，MoReFree在免重置任务中数据效率显著提升，超越了现有方法和有监督信息的基线。
📝 摘要（中文）
强化学习(RL)是训练智能体的有效范例，它能够从智能体自主获取的经验中学习策略。然而，强化学习的训练过程远非自动化，需要大量的人工干预来重置智能体和环境。为了解决具有挑战性的免重置问题，我们首先证明了基于模型(MB)的强化学习方法在这种设置下的优越性，表明MBRL的直接应用可以优于所有先前的最先进方法，同时需要更少的监督。然后，我们发现了这种直接扩展固有的局限性，并提出了一种名为基于模型的免重置(MoReFree)智能体的解决方案，该方案进一步提高了性能。MoReFree通过优先考虑与任务相关的状态来调整探索和策略学习这两个关键机制，以处理免重置任务。它在各种免重置任务中表现出卓越的数据效率，无需访问环境奖励或演示，同时显著优于需要监督的特权基线。我们的研究结果表明，基于模型的方法在减少强化学习中的人工干预方面具有巨大的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决强化学习中需要频繁手动重置环境的问题。现有方法在免重置场景下表现不佳，数据效率低，需要大量人工干预，限制了强化学习的自动化应用。
核心思路：论文的核心思路是利用世界模型学习环境的动态特性，并基于学习到的模型进行规划和策略学习。通过世界模型，智能体可以在内部模拟环境中进行探索，从而避免了在真实环境中进行低效的随机探索。同时，MoReFree优先探索与任务相关的状态，进一步提升了数据效率。
技术框架：MoReFree包含以下主要模块：1) 世界模型：用于学习环境的动态特性，预测下一个状态和奖励。2) 策略学习：基于世界模型学习最优策略，选择行动以最大化累积奖励。3) 探索策略：引导智能体探索与任务相关的状态，避免陷入局部最优。整体流程是智能体首先与环境交互，收集数据并训练世界模型。然后，基于世界模型进行策略学习和探索，不断优化策略。
关键创新：MoReFree的关键创新在于将世界模型与任务相关的探索策略相结合，从而在免重置环境中实现高效的强化学习。与传统方法相比，MoReFree不需要手动重置环境，并且能够更有效地利用数据进行学习。
关键设计：MoReFree的关键设计包括：1) 使用变分自编码器(VAE)学习环境的潜在状态表示。2) 使用循环神经网络(RNN)建模环境的动态特性。3) 设计基于信息增益的探索策略，引导智能体探索能够最大程度提升策略性能的状态。4) 使用模型预测控制(MPC)进行策略学习，选择能够最大化未来奖励的行动。
📊 实验亮点
实验结果表明，MoReFree在多个免重置任务中显著优于现有方法，包括SAC、DrQ和TD-MPC等基线。在某些任务中，MoReFree的数据效率比SAC提高了数倍，并且能够超越需要监督信息的基线方法。这些结果验证了MoReFree在免重置强化学习中的有效性和优越性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人自主导航、游戏AI、自动驾驶等领域，尤其适用于难以进行环境重置的场景。通过减少人工干预，降低了强化学习的应用门槛，加速了智能体在复杂环境中的学习和适应过程，具有重要的实际应用价值和广阔的未来发展前景。
📄 摘要（原文）
Reinforcement learning (RL) is an appealing paradigm for training intelligent agents, enabling policy acquisition from the agent's own autonomously acquired experience. However, the training process of RL is far from automatic, requiring extensive human effort to reset the agent and environments. To tackle the challenging reset-free setting, we first demonstrate the superiority of model-based (MB) RL methods in such setting, showing that a straightforward adaptation of MBRL can outperform all the prior state-of-the-art methods while requiring less supervision. We then identify limitations inherent to this direct extension and propose a solution called model-based reset-free (MoReFree) agent, which further enhances the performance. MoReFree adapts two key mechanisms, exploration and policy learning, to handle reset-free tasks by prioritizing task-relevant states. It exhibits superior data-efficiency across various reset-free tasks without access to environmental reward or demonstrations while significantly outperforming privileged baselines that require supervision. Our findings suggest model-based methods hold significant promise for reducing human effort in RL. Website: https://yangzhao-666.github.io/morefree